找出遺漏值
遺漏值無所不在，你不希望它們影響你的工作。有些函式預設會忽略遺漏值，但這不一定符合你的需求；也有些函式完全無法處理遺漏值，因此必須先處理後才能使用。如果你不知道遺漏值在哪裡，或是否存在，分析就可能出錯。這個練習中，你將判斷資料集中是否有遺漏值，以及各欄位有多少遺漏值。
已經將 pandas 以 pd 匯入，且 avocados_2016 可供使用。它只涵蓋 2016 年的銷售，欄位比 avocados 更寬，一種酪梨大小對應一欄：date、avg_price、total_sold、small_sold、large_sold、xl_sold、total_bags_sold、small_bags_sold、large_bags_sold，以及 xl_bags_sold。
本練習屬於課程
使用 pandas 進行資料操作
練習說明
- 列印一個 DataFrame，顯示
avocados_2016中每個值是否為遺漏。 - 列印各欄位是否存在任一遺漏值的摘要。
- 建立各欄位遺漏值總數的長條圖。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Import matplotlib.pyplot with alias plt
import matplotlib.pyplot as plt
# Check individual values for missing values
print(____)
# Check each column for missing values
print(____)
# Bar plot of missing values by variable
____
# Show plot
plt.show()